如何微調 Tesseract OCR 以實現準確的數位辨識？

用於微調OCR 準確性的Tesseract 配置

Pytesseract 是一個廣泛採用的OCR 庫，提供強大的配置選項來優化字符識別。為了解決諸如區分數字和字母之類的特定挑戰，此查詢尋求有效配置 Tesseract 的指導。

用於數位聚焦識別的多配置設定

原始設定採用-psm 7 用於頁面分段，並且用於限制輸出為數字的輸出基數字。但是，為了獲得最佳結果：

• 字元辨識： 將 psm 設為 10 以啟用單一字元辨識。這可確保獨立處理每個字元。
• 數字限制： 使用 tessedit_char_whitelist=0123456789 將辨識限制為僅數字。如前所述，零 (“0”) 經常與字母“O”混淆。

範例設定用法

以下是如何使用image_to_string 實作這些設定：

target = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng', boxes=False, \
        config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')

此設定利用--ps字元識別，--oem 3 用於Tesseract 引擎選擇，-c tessedit_char_whitelist=0123456789 用於強制數位限制。透過同時指定多個配置，您可以微調 Tesseract 的行為以滿足您的特定要求。

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